English العربية العودة إلى المدونات

نظام تشغيل الوكلاء: رؤيتي للحدود القادمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي – مخطط للأنظمة القابلة للتوسع والآمنة والحساسة للوقت

أ. د. أنيس قوبعة

*مع توجهنا نحو عام 2026 ونظرتنا إلى الوراء لعام سريع الحركة في الذكاء الاصطناعي، من الواضح أن أنظمة الوكلاء قد تطورت من تجارب صغيرة إلى أدوات رئيسية تستخدمها الشركات. لكنني أؤمن أننا ما زلنا نبني على أسس ضعيفة. في هذه المدونة، أريد مشاركة رؤيتي لما يمكن أن يكون عليه نظام تشغيل الوكلاء. إنه ليس منتجاً منجزاً، بل خطة استشرافية مشكّلة بعملي مع أنظمة الوكلاء المتعددة ومنصات الذكاء الاصطناعي. سأتطلع أيضاً إلى 2030، مع كوني صادقاً حول التحديات والمقايضات التي سنحتاج لمواجهتها. لنبدأ*

📄 البحث التقني المتاح

يتوفر بحث تقني شامل يحتوي على المواصفات الرسمية وتفاصيل العمارة ومنهجية البحث.

اقرأ البحث التقني الكامل

جدول المحتويات

مقدمة: فجر الذكاء الاصطناعي الوكيل والحاجة إلى نظام تشغيل مخصص

إذا كنت قد تابعت الذكاء الاصطناعي هذا العام، فقد شهدت على الارتفاع الهائل للوكلاء – تلك الكيانات الذكية المدعومة بالنماذج اللغوية الضخمة والتي لا تكتفي بالدردشة بل تقوم فعلياً بأعمال حقيقية، مثل حجز الرحلات أو تحسين سلاسل الإمداد. بحلول منتصف 2025، انتفخ السوق العالمي لوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 20 مليار دولار، ومن المتوقع أن يصل إلى 100 مليار دولار بحلول 2030 وفقاً لمؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي 2025. في المملكة العربية السعودية وحدها، في إطار رؤية 2030، تشغل الوكلاء كل شيء من عمليات المدن الذكية إلى تحسين الطاقة في أرامكو. لكن هنا نظرتي النقدية: معظم الإعدادات الحالية هي خطوط أنابيب هشة ومخصصة تذكرني بالحوسبة قبل أنظمة التشغيل – فوضى من التعليمات البرمجية المكررة، دون عزل حقيقي، وبدون ضمانات على التوقيت أو الأمان.

من تجربتي في قيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي، هذه الفوضى تؤدي إلى فشل في العالم الحقيقي: الوكلاء يهلوسون في الإجراءات، أو يسربون البيانات، أو يتوقفون تحت الحمولة. الانتهاكات الأمنية في أنظمة الوكلاء قفزت بنسبة 300% هذا العام، وفقاً لمسح تهديدات وكلاء الذكاء الاصطناعي (2025)، غالباً بسبب الوصول غير المحدود للأدوات. أتوقع أنه بدون أساس موحد، سنشهد "شتاء الوكلاء" بحلول 2027، حيث تتوقف مسائل القابلية للتوسع اعتماد التقنية في القطاعات الحرجة مثل الرعاية الصحية والنقل المستقل.

لهذا أدعو إلى نظام تشغيل الوكلاء (Agent-OS) – إطار عمل تصوري يتعامل مع الوكلاء كعمليات، والنماذج والأدوات كموارد، والوقت كسياسة. الأمر لا يتعلق بإعادة اختراع العجلة؛ بل يتعلق بتوسيع مبادئ أنظمة التشغيل للذكاء الاصطناعي. في هذه المدونة، سأشارك وجهة نظري حول مخططه، متوقعاً كيف يمكن أن يمكّن من النظم البيئية للمليار وكيل بحلول 2030، بينما أفحص نقدياً ما إذا كنا مستعدين للمقايضات في التعقيد والأداء.

الجذور التاريخية: من أنظمة الوكلاء المتعددة الكلاسيكية إلى البنى الحديثة المعتمدة على النماذج اللغوية الضخمة

بالنظر إلى الوراء، نظام تشغيل الوكلاء ليس فكرة جذرية – بل تطور. في التسعينيات، أنظمة مثل بنية الوكيل المفتوح (OAA) من معهد SRI الدولي ريادت التنسيق عبر اللوح الأسود للوكلاء الموزعين، مما يتيح لهم تفويض المهام بسلاسة. وكلاء JACK الأذكياء جلبت نماذج BDI إلى جافا، مركزة على اتخاذ القرارات العقلاني، بينما معايرت ACL من FIPA المراسلة مع الأداءات مثل "طلب" أو "إعلام".

كانت هذه اختراقات، لكن نقدياً، تعاملت مع الوكلاء المعتمدين على القواعد في البيئات المغلقة – لا تضاهي النماذج اللغوية الضخمة في العالم المفتوح اليوم. جاءت المحورية مع رؤى مثل "النموذج اللغوي الضخم كنظام تشغيل، الوكلاء كتطبيقات" (Ge et al., 2023)، والتي أراها نبوءة لكنها مفرطة في التبسيط، متجاهلة احتياجات الوقت الفعلي. بالتقدم سريعاً إلى مسوحات 2025 مثل أساسيات الذكاء الاصطناعي الوكيل، والتي تسلط الضوء على كيف تمكن النماذج اللغوية الضخمة متعددة الوسائط (MLLMs) تفاعلات الأجهزة، لكن تحذر من التشتت دون تجريدات تشبه نظام التشغيل.

في وجهة نظري، الإسقاط الحقيقي هو هجين: مزج موثوقية أنظمة الوكلاء المتعددة الكلاسيكية مع إبداع النماذج اللغوية الضخمة. لكن نقدياً، بدون معالجة العشوائية – مخرجات النماذج اللغوية الضخمة غير المتوقعة – سنكافح في التطبيقات الحرجة للسلامة. بحلول 2030، أتوقع أن نظام تشغيل الوكلاء سيربط هذا، محولاً الوكلاء إلى "تطبيقات" موثوقة على ركيزة ذكاء اصطناعي عالمية.

الأنظمة الناشئة في 2025: النماذج الأولية والجهود الصناعية التي تشكل المشهد

هذا العام، 2025، أنتج موجة من الجهود الشبيهة بنظام تشغيل الوكلاء—واعدة، لكن مجزأة.

الجهود الأكاديمية تتألق: AIOS (Mei et al., 2024) يدمج النماذج اللغوية الضخمة كأدمغة نظم التشغيل، معززاً الكفاءة 2.1 مرة، لكنني أنتقد نقص فئات الزمن الكامن – جيد للدفعات، خطر للوقت الفعلي. KAOS (Wu et al., 2024) على نظام Kylin OS يضيف وكلاء إدارة للجدولة، محسناً التعاون، لكن يتجاهل القابلية للنقل. AgentStore (Jia et al., 2024) يشبه "متجر تطبيقات" للوكلاء، رافعاً المعايير 13%، لكن نقدياً، مركزيته للوكيل الفوقي يمكن أن تُشكل عنق زجاجة في التوسع. MMAC-Copilot (Song et al., 2024) يتعامل مع المهام متعددة الوسائط جيداً، مقللاً الهلوسات، لكن التكامل مع الأنظمة القديمة يبقى محرجاً.

الصناعة ليست بعيدة: نظام تشغيل الوكلاء من PwC (PwC, 2025) ينسق عبر السحابات، لكنني أشكك في مخاطر قفل البائع. HUMAIN OS (HUMAIN, 2025) يعد بالتحكم التشغيلي التحاوري، متوقعاً إطلاقاً كاملاً قريباً – مثير، لكن نقدياً، سيادة البيانات في سياقات الذكاء الاصطناعي السيادي مثل السعودية تحتاج تدقيقاً. AG2 من جوجل (Google DeepMind, 2025) يركز على دورات الحياة، Copilot Runtime من مايكروسوفت (Microsoft, 2025) مع Phi Silica يمكّن النماذج المحلية، وApple Intelligence (Apple, 2025) يُرسم النوايا – كلها قوية، لكن مجزأة دون معايير.

الجدول 1 يقارن الرئيسيات – توقعي: بحلول 2027، الهجائن مثل هذه ستتقارب، لكن فقط إذا تعاملنا مع الفجوات في دعم HRT.

الجانب AIOS (أكاديمي) نظام تشغيل الوكلاء من PwC (صناعي) نظام تشغيل الوكلاء (اقتراحي)
النطاق كفاءة النماذج اللغوية الضخمة تنسيق المؤسسة النماذج + الأدوات + البشر في الحلقة
الطبقات 3 نمط لوحة التبديل 5 + العبر قطع
الوقت الفعلي تقليل الزمن الكامن غير صريح اتفاقيات مستوى الخدمة HRT/SRT/DT
الأمان مدير الوصول تركيز الحوكمة نواة عدم الثقة
المعايير SDK التكاملات الملكية MCP/A2A/OTel

نقدياً، بينما مبتكرة، هذه تخاطر بالصوامع – نظام تشغيل الوكلاء يهدف للتوحيد.

المتطلبات الموحدة: الوظيفية وغير الوظيفية وفئات الزمن الكامن

من وجهة نظري، أي نظام تشغيل للوكلاء يجب أن يبدأ بمتطلبات صارمة – هنا مواصفاتي المركبة، متوازنة نقدياً للعملية.

المتطلبات الوظيفية (FR): هذه تعرّف القدرات الأساسية، مع اختبارات القبول لتجنب الوعود الغامضة.

  1. دورة الحياة والجدولة: واجهات برمجة تطبيقات للإنتاج/الإيقاف المؤقت؛ نقاط تفتيش مع حالة التوجيه. القبول: 99% استرداد <60ث – حرج للمرونة.
  2. الذاكرة والمعرفة: RAG مع الأصل. القبول: استرجاع@K >90% – لكنني أتوقع تحيزات في التضمينات قد تقوض هذا بحلول 2027.
  3. تكامل الأدوات: مكالمات متوافقة مع MCP مع إعادة المحاولة/انتهاء المهلة. القبول: 99.9% معدل نجاح للأدوات المصدق عليها.
  4. البشر في الحلقة: محفزات التصعيد، تدفقات عمل الموافقة. القبول: <10ث زمن كامن التسليم للمسارات الحرجة.
  5. التنسيق متعدد الوكلاء: تمرير الرسائل، بروتوكولات التفويض. القبول: دعم 1م+ محادثة متزامنة.
  6. الأمان والخصوصية: نموذج عدم الثقة، تشفير البيانات. القبول: اجتياز اختبارات الاختراق، امتثال GDPR.
  7. القابلية للملاحظة: التتبع الموزع، تتبع النسب. القبول: رؤية كاملة من التوجيه إلى النتيجة.
  8. إدارة الموارد: حصص GPU/الذاكرة، ضوابط التكلفة. القبول: البقاء ضمن 5% من الميزانيات.
  9. القابلية للتمديد: عمارة الإضافات، إدارة الإصدارات. القبول: تبديل المكونات الساخن دون توقف.

المتطلبات غير الوظيفية (NFR): أهداف للجاهزية الإنتاجية.

فئات الزمن الكامن: توقعي الرئيسي – فئات صريحة تمنع فشل النموذج الواحد لكل الحالات.

مناقشة نقدية: HRT للنماذج اللغوية الضخمة الكاملة طموح؛ أتوقع هجين (النموذج اللغوي الضخم + حراس معتمدين على القواعد) كحل مؤقت.

العمارة الطبقية: النواة والخدمات والتشغيل والتنسيق ومستويات المستخدم

في وجهة نظري، الطبقية مفتاح للوحدة – هنا المكدس، مع المزايا/العيوب النقدية.

  1. طبقة المستخدم: SDK/صدفة + كتالوج. الإسقاط: الصدف باللغة الطبيعية تهيمن بحلول 2028.
  2. طبقة التنسيق: محركات تدفق العمل، مدراء الانتشار. المزايا: تعامل مع التعقيد؛ العيوب: مخاطر نقطة فشل واحدة.
  3. طبقة التشغيل: حاويات الوكلاء، خدمة النماذج، وكلاء الأدوات. توازن العزل مع الأداء.
  4. طبقة الخدمات: الذاكرة، الأمان، القابلية للملاحظة كخدمات مشتركة. تقلل التكرار لكن تضيف تحميل التنسيق.
  5. طبقة النواة: جدولة العمليات، تخصيص الموارد، تجريد الأجهزة. البساطة في النواة تقلل سطح الهجوم، لكن تضيف تحميلاً – مقايضة تستحق النقاش.

التركيب: تدفقات العمل المكتوبة تضمن الموثوقية، لكن نقدياً، DAGs المفرطة التعقيد قد تبطئ التكرار.

الانتشار: الحافة للخصوصية، هجين للطاقة – أتوقع معزول الهواء للذكاء الاصطناعي السيادي يرتفع في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا.

التوحيد القياسي: تمكين القابلية للنقل من خلال البروتوكولات والعقود

المعايير ليست عصرية، لكن في تجربتي، هي الغراء الذي يحمل النظم البيئية معاً. بدونها، نظام تشغيل الوكلاء يتشتت إلى صوامع، يعرقل النمو. دعونا نحلل نقدياً الرئيسيات.

أولاً، بروتوكول سياق النموذج (MCP) من Anthropic (2024) – معيار يشبه USB لمكالمات الأدوات. يمكّن استدعاءات آمنة مدفوعة بالمخطط، مضمناً قدرة الوكلاء على "الاتصال" بالبيانات/واجهات برمجة التطبيقات دون كود مخصص. المزايا: يعزز التشغيل البيني؛ العيوب: التبني يتأخر، مع 40% فقط من وكلاء 2025 متوافقين وفق تقديري. الإسقاط: بحلول 2027، MCP يصبح الأمر الواقع، ممكناً التشغيل السلس في روبوتات HRT – مثل وكيل مصنع يستخدم MCP لاستدعاء أدوات القابض مع ضمانات الموعد النهائي.

ثانياً، بروتوكول الوكيل إلى الوكيل (A2A) المقترح من جوجل (2025) – للمراسلة بين الوكلاء مع أداءات مثل "فوض" أو "تفاوض". حيوي للتعاون، لكن نقدياً، مخاطر الخصوصية في تبادل الرسائل تحتاج تشفيراً أقوى. في مساعدات SRT، A2A يتألق: تخيل وكيل سفر يفوض إلى متخصص حجز عبر A2A، مع آثار تضمن المساءلة. الإسقاط: A2A يتطور لدعم أسراب المليار وكيل، لكن التشتت إذا لم يكن مفتوح المصدر بالكامل.

OpenTelemetry (OTel) للآثار/السجلات/المقاييس – لا غنى عنه للقابلية للملاحظة. يوفر النسب من التوجيهات إلى المخرجات، حرج لتنقيح النماذج اللغوية الضخمة العشوائية. لكن، التحميل في الوقت الفعلي قد ينفخ اهتزاز HRT – نقاش يستحق المناقشة. الإسقاط: OTel يصبح "TCP/IP" للذكاء الاصطناعي بحلول 2030، ممكناً مراجعات عالمية.

أخيراً، عقود الوكلاء – تجريدي المفضل للقابلية للنقل. مع أنماط ربط: صارمة (لا تسامح، مثالية للامتثال)؛ ناعمة (ترقيات إصدار مع كناريات، توازن الابتكار)؛ مرنة (بدائل تحت السياسة، للمرونة). نقدياً، الأنماط المرنة تخاطر بـ"الانجراف" إذا لم تُراجع – مثل تبديل النماذج يغير المخرجات. السيناريوهات: في روبوتات HRT، MCP يضمن التشغيل الدقيق؛ تفويض SRT يستخدم A2A للتسليمات السلسة. الإسقاط: العقود تعاير أسواق الوكلاء، لكن هيئات حوكمة مطلوبة لمنع سوء الاستخدام.

عموماً، هذه المعايير تتوقع نظام بيئي موحد، لكن نقدياً، التبني البطيء قد يؤخر نضج نظام تشغيل الوكلاء بسنوات.

التحديات وجدول أعمال البحث: تمهيد الطريق للمستقبل

نظام تشغيل الوكلاء رؤيوي، لكن دعونا نناقش نقدياً التحديات – لا نظارات وردية هنا.

التحميل: التصاميم الطبقية تضيف زمناً كامناً؛ النواة الصغيرة تساعد، لكن في HRT، حتى 5 مللي ثانية اهتزاز تقتل الحتمية. الإسقاط: جدولة مستوحاة من الكوانتم بحلول 2030 تخفف، لكن اليوم، حاجز للذكاء الاصطناعي المجسد.

التشتت: معايير مثل MCP تنافس الملكيات؛ نقدياً، هيمنة التقنيات الكبرى قد تقفل الابتكار المفتوح. في الذكاء الاصطناعي السيادي لمنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، هذا يخاطر بالاعتمادية – أدعو للتفرعات الإقليمية.

قابلية توسع الحوكمة: مراجعة مليارات مكالمات الأدوات؟ النماذج اللغوية الضخمة العشوائية تضخم عدم القابلية للتنبؤ، مؤدية لمخاطر "الصندوق الأسود". نقدياً، الإطارات الحالية تتجاهل التحيزات الثقافية في الوكلاء – مثل النماذج اللغوية الضخمة العربية تؤدي أداءً ضعيفاً في اللهجات.

عشوائية النماذج اللغوية الضخمة: المخرجات تتنوع؛ في الحرج للسلامة، هذا غير مقبول. الإسقاط: أنظمة هجين حتمية/النموذج اللغوي الضخم تظهر، لكن بحث مطلوب على حدود عدم اليقين القابلة للتحقق.

جدول الأعمال – أولوياتي:

هذه ليست سهلة، لكن معالجتها نقدياً تضع نظام تشغيل الوكلاء لهيمنة 2030.

خاتمة: نظام تشغيل الوكلاء كأساس للنظم البيئية للذكاء الاصطناعي من الجيل القادم

في الختام، من وجهة نظري كشخص بنى وكسر أنظمة الذكاء الاصطناعي، نظام تشغيل الوكلاء ليس فقط لطيف الحصول عليه – إنه الطبقة المفقودة للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة. بترسيم المتطلبات وعمارة طبقية، يحولنا من الحلول المخصصة إلى السياسات القابلة للإنفاذ، ممهداً الانتشارات القابلة للتوسع في المدن الذكية أو شبكات الطاقة.

📄 الغوص التقني العميق: للقراء المهتمين بالمواصفات التقنية التفصيلية والعمارة الرسمية ومنهجية البحث الشاملة، قمت بنشر بحث تقني أولي: "أنظمة تشغيل الوكلاء: عمارة مخطط للوكلاء الذكيين الآمنين والقابلين للتوسع والمدركين للوقت الفعلي" والذي يوفر المعالجة الأكاديمية الكاملة لهذا الموضوع.

نقدياً، بينما النماذج الأولية مثل AIOS تثير، فجواتها في الوقت الفعلي والمعايير تبرز الحاجة للجهد الجماعي. أتوقع أنه بحلول 2030، النظم البيئية لنظام تشغيل الوكلاء ستنسق وكلاء تريليون-معامل، مطلقة 500 مليار دولار في الناتج المحلي الإجمالي عبر مبادرات مثل رؤية 2030. لكن هذا يتطلب معالجة العشوائية والتشتت بشكل مباشر – ربما من خلال اتحادات عالمية.

في النهاية، نظام تشغيل الوكلاء يمثل نضج الذكاء الاصطناعي: من التجريبي إلى المهندس. دعونا نبنيه بشكل صحيح – مستقبل الجنوب العالمي وما بعده يعتمد عليه.

(عدد الكلمات: 2486)

المراجع

  1. Koubaa, A. (2025). Agent Operating Systems (Agent-OS): A Blueprint Architecture for Real-Time, Secure, and Scalable AI Agents. Preprints.org. https://www.preprints.org/manuscript/202509.0077/v1
  2. Apple Developer. (n.d.). App Intents. Apple Developer Documentation. https://developer.apple.com/documentation/appintents
  3. Apple. (n.d.). Apple Intelligence. https://www.apple.com/apple-intelligence/
  4. Foundation for Intelligent Physical Agents. (2002). FIPA ACL message structure specification. http://www.fipa.org/specs/fipa00061/SC00061G.html
  5. Ge, Y., Ren, Y., Hua, W., Xu, S., Tan, J., & Zhang, Y. (2023). LLM as OS, agents as apps: Envisioning AIOS, agents and the AIOS-agent ecosystem. arXiv. https://arxiv.org/abs/2312.03815
  6. Google DeepMind. (2025). Building the operating system for AI agents. The Data Exchange. https://thedataexchange.media/ag2/
  7. HUMAIN. (2025). HUMAIN OS. https://www.humain.ai/en/humain-os/
  8. Hu, X., Lai, H., Liu, X., Wu, F., & Yuan, C. (2025). A survey on MLLM-based agents for general computing devices use. arXiv. https://arxiv.org/abs/2508.04482
  9. Jia, C., Chen, Y., Zhang, Y., & Wang, Z. (2024). AgentStore: Scalable integration of heterogeneous agents as specialized generalist computer assistant. arXiv. https://arxiv.org/abs/2410.18603
  10. Lai, H., Liu, X., Wu, F., & Yuan, C. (2025). Planet as a brain: Towards internet of AgentSites based on AIOS server. arXiv. https://arxiv.org/abs/2504.14411
  11. Martin, D. L., Cheyer, A. J., & Moran, D. B. (1999). The open agent architecture: A framework for building distributed software systems. Applied Artificial Intelligence, 13(1-2), 91-128.
  12. Mei, Y., Gao, K., & Zhang, Y. (2024). AIOS: LLM agent operating system. arXiv. https://arxiv.org/abs/2403.16971
  13. Microsoft. (n.d.). Get started with Phi Silica in the Windows App SDK. Microsoft Learn.
  14. Model Context Protocol. (n.d.). Model Context Protocol. GitHub. https://github.com/modelcontextprotocol
  15. PwC. (2025). PwC launches AI agent operating system for enterprises.
  16. Song, Z., Li, Y., Fang, M., Li, Y., Chen, Z., Shi, Z., Huang, Y., Chen, X., & Chen, L. (2024). MMAC-Copilot: Multi-modal agent collaboration operating system copilot. arXiv. https://arxiv.org/abs/2404.18074